‘인공지능(AI)’ 기술은 빠르게 진화하고 있다. 2016년 ‘알파고’를 필두로 시작된 AI열풍은 2022년 ‘미드저니’와 ‘챗GPT’를 필두로 하는 ‘생성 AI’로 이어졌다. 그렇다면 다음 세대를 이끌 AI기술은 무엇일까. 전문가들은 AI산업계를 이끌 다음 타자로 ‘적응형 AI’이 될 것으로 기대한다.

‘적응형(Adaptive) AI’란 새로운 상황과 변화하는 환경에 적응할 수 있는 AI모델이다. 가장 간단한 사례가 ‘인터넷 쇼핑’ 등에서 사용자가 검색한 적이 있는 키워드와 연관이 있는 광고창을 띄우는 기술이다. 별것 아닌 것으로 보일 수 있지만, 제대로만 만들면 응용분야가 대단히 넓다. 고정된 알고리듬과 규칙으로 작동하는 기존 AI와 달리 ‘지속학습(CL)’이 가능해 데이터, 피드백, 경험의 실시간 학습이 가능하다. 마치 인간처럼 새로운 정보를 계속해서 습득·응용할 수 있게 되는 것이다.

유연성 있는 상황 대처가 가능해 산업계에선 적응형 AI기술의 가치를 높게 평가한다. 글로벌 IT시장조사 및 컨설팅 기업인 ‘가트너’는 2023년을 이끌 10대 전략 기술 중 하나로 적응형 AI를 꼽기도 했다. 가트너는 “적응형 AI는 작업로봇, 자율주행차, 금융 거래, 고객 서비스 등 다양한 분야에 응용 가능하다”며 “앞으로 AI 사용이 늘어날수록 그 수요가 증가할 것”이라고 분석했다.

특히 활용도가 높은 분야는 ‘미디어·콘텐츠’다. 이용자의 콘텐츠 취향을 실시간 분석·학습해 서비스 제공을 도울 수 있어서다. 이미 ‘구글’, ‘아마존’, ‘넷플릭스’ 등 글로벌 빅테크 기업들은 적응형 AI기반 사용자 경험 개선 모델을 도입·운영 중이다. 금융계에서도 적응형 AI 도입 시도가 이뤄지고 있다. 미국 신용조사기업 ‘에퀴팩스’는 적응형 AI기반 고객 신용 평가 모델을 도입했다. 채무자의 신용도 파악 및 신용등급 부여 역할을 맡는다. AI모델을 도입한 이후, 연간 약 1370만 달러(한화 178억 원)의 손실을 절감했다. 국내선 의료계를 중심으로 적응형 AI기술 도입 시도가 이뤄지고 있다. 장무석 KAIST 바이오및뇌공학과 교수팀은 실시간 정밀 영상복원용 적응형 AI모델을 개발했다. 이 기술은 빠르게 움직이는 적혈구 등 세포 관찰 및 암 조직 검사에 활용 가능하다.

김진형 인천재능대 총장은 “최근 산업 현장에선 변화에 빠르게 대응할 수 있는 능력이 중요해지고 있다”며 “실시간 변화하는 작업 환경에 최적화된 적응형 AI기술이 주목받고 있는 것은 이 때문일 것”이라고 말했다.